從代碼級優化系統性能解決方案

編者按：本文來源于衛信公開號，作者：程超，InFoq簽約作者，10年的Java經驗，擅長并感愛好的技術領域是分布式和大數據，目前主要從事財務支付的方向；36氪授權RE租賃。

我們在架構改變或演化中看到的許多文章大多是關于架構的，很少有關于代碼級性能優化的。本文將介紹一些代碼細節，歡迎大家討論并提出建議。

在這篇文章中，我們將重點討論我們碰到的五點，然后我們將討論今天剩下的問題。讓我們回顧一下前面討論的問題。

在程序接口中沒有電流限制策略，導致許多VIP商直接采用我們的生產環境進行電壓測量，直接影響到實際的服務可用性。

沒有降級策略，項目長時間后解決問題，或者直接粗略地回滾項目，但不一定解決問題。

配置信息和信息的微小變化可以放入緩存中，提高并發能力也可以減少IO緩存，具體緩存優化策略可以參考我以前寫的：

因此，假如服務層方法調用DAO層方法，并且一旦數據插入失敗，該異常是否處理容錯

吃異常，當在服務層調用時，沒有錯誤消息打印，但這可以是容錯的嗎

這是很簡單的圖形，應用服務定期從ReDIS獲得配置信息，一些朋友可能認為它是穩定的，但是假如Redis出錯了呢一些朋友可能會說，ReDIS將被集群化、切片或主從，以確保不會有任何問題。雖然保持應用程序盡可能輕是很好的，但是你不能把所有的希望都寄托在中間件上。換言之，假如此時的紅點兵是單點的，那么過程中會出現大量并發請求，大量錯誤會按順序報告，并且正常過程不能繼續，業務也可能中斷。

因此，在這種情況下，我的解決方案是對緩存使用進行分類，并且一些緩存同步需要非常高的時效性，例如支付限制配置，這可以在后臺修改之后立即被感知，并且可以成功地切換，在這種情況下只有很新的數字。但是，每次檢索很新的數據時，本地緩存都可以同步更新，當單點的RISIS掛起時，應用程序至少可以即時讀取本地信息，而不需要立即掛起服務。E的及時性和答應一定的延遲，所以在這種情況下，我的解決方案是使用本地緩存和遠程緩存的組合，如下圖所示：

這樣，應用服務器EHCache定期對ReDIS緩存服務器進行輪詢，以更同步地更新本地緩存。缺點是每個服務器都有不同的時間來更新很新的緩存，因此不同的服務器有不同的時間刷新很新的緩存，這將導致數據不一致和一致性要求低。

通過引入MQ隊列，每個應用服務器的EHCHACH可以同步地偵聽MQ消息，可以在一定程度上同步地更新數據，推送或拉過MQ，但是由于不同服務器之間的網絡速度，無法達到強一致性。是原理，使用ZooKeKER和其他分布式協調通知組件也是正確的。

在Tomcat中部署了多個應用程序戰包，當并發非常大時，性能退化明顯。

在拆分之前，這是一個常見的情況，我認為它不會在一個項目上發生，但它確實是這樣。解決方案非常簡單，每個應用程序的戰爭只分布在一個Tomcat中，所以應用程序資源和連接號、性能和C之間不會有競爭。貨幣能力的投入更為明顯。

首先，讓我們來談談這個代碼的格式，首先看看函數的實現，用未來做超時控制，為什么究其原因，實際上是我們所說的Dubbo接口，因為Dubbo已經被重新封裝，導致內置超時被沉沒，程序員只能以這種方式控制超時，可以看出這種用法很差，對程序性能有一定的影響。

我相信有很多方法來定位程序性能問題，比如使用JDK自己的命令，比如Jcmd、JStat、JMAP、JHAT、河北做網站JSTAT、IOSTAT、VMSTAT等命令，還可以用VisualVM、Mat、JROKIT和其他可視化工具，我想說的是今天使用的是簡單逗號。在定位哪個程序時可能存在潛在的性能問題。

通常我們通過top命令查看每個進程的CPU和內存使用情況，得到進程ID。然后，我們查看線程ID和相應線程通過pStand命令所做的操作，并分析多組數據以獲得哪些線程具有慢運動陰影。給出了服務器的性能，并給出了解決方案。

可以判定LWP30222線程有一個性能問題，執行時間長達31.4毫秒，然后觀察下面的語句只是一個問題，只是一個簡單的檢查來知道問題的瓶頸。

索引的數量不需要增加太多。添加時應考慮聚合索引和輔助索引。這兩個指標的表現是不同的。

該索引不包含具有空值的列：只要列包含空值，它就不包含在索引中，只要在復合索引中有一個空值的列，這個列對于這個復合索引就無效。因此，當我們設計數據庫時，不要讓字段的默認值為NULL。

MySQL索引排序：MySQL查詢只使用一個索引，因此假如索引已在WHERE子句中使用，則按順序列不使用索引。因此，假如數據庫的默認排序符合要求，則不要使用排序；盡量不要包含多個列的排序，很好是CRE。假如需要的話，為這些列獲取復合索引。

在添加密鑰時盡可能多地設置到期時間，或者ReISIS服務器的內存使用率將達到系統物理內存的很大值，從而導致ReDIS使用VM來降低系統性能。

將對象轉換為谷歌開源二進制協議對象（谷歌原型BuffF，類似于JSON數據格式，但由于其二進制表示，性能效率和空間占用小于JSON；缺點是OrthBuF比JSON具有更大的學習曲線）。

算法級優化使用長時間耗時的操作，如單元測試或應力測試，例如從庫中讀取大量數據，或長時間循環操作，或死環操作等。

尋找業務的分裂點，根據業務需求，如消息隊列或多線程異步，將同步操作拆分為異步操作。

假如在上述分析之后，該方法的執行時間仍然很長，這可能是業務需求，如下所示：

然后，我們是否可以考慮將一個長時間耗費的方法分解成由發起者調用的幾個短期耗時方法，這樣在高并發的情況下不會導致長時間的方法塊，在一定程度上，可以提高并發能力，如下：

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